解剖实现智慧制造需要六大关键技术（智慧制造六大关键技术）

随着智慧制造概念和策略的推进，智慧制造逐渐从概念宣传发展到执行阶段，而工业物联网、人工智能、巨量资料、机器人、云端运算和扩增实境等先进技术也不断出现，数位和实体领域的融合进一步促进了智慧制造的兴起和发展。智慧制造的主线是智慧生产，而智慧生产的主要载体是智慧工厂。中国工程院院长周济简洁明了地阐述了智慧生产、智慧制造和智慧工厂三者之间的关系。智慧工厂是一个完全连接的灵活制造系统，能根据动态市场需求整合供应链和生产线，并在需要时生产出个性化的定制产品。
根据权威市场机构的预测，到二零二五年全球智慧制造市场规模将达到近四亿美元。在工业制造业中智慧制造有可能将直接人工成本和间接成本降低百分之十。由此可见智慧制造的价值和未来市场发展都很有潜力，那么实现智慧工厂需要哪些技术呢？

实现智慧制造需要六大关键技术

建设智慧工厂的最终目标是实现智慧制造，而智慧制造的关键技术也就是搭建智慧工厂这个载体的核心技术。本文解析驱动和实现智慧制造的六项创新技术。

智慧制造六项创新技术：三维打印

过去需要数月的时间设计及组装产品，并与供应商进行沟通，有了三维打印技术，制造过程变得更加快捷，所需时间大大减少。除了传统的三维打印材料，如塑胶、玻璃和陶瓷外，还有电子元件及环保材料。三维打印的灵活性及优点可降低使用新材料引起的总费用，并且由于是现场依需求生产产品，因而不必担心库存空间不够。

智慧制造六项创新技术：虚拟实境及可穿戴设备

管理人员透过监控疲劳程度，可以提高员工的安全性，减少受伤的风险并提高生产力。为进一步提高安全性，还可利用可穿戴技术来操作机器，使员工在工作时远离危险区域。可穿戴技术可以追踪员工的工作速度，检测系统效率。

智慧制造六项创新技术：云端运算平台

利用工业物联网等云端运算平台，制造商实现了互连及内部交换信息，供应商与经销商之间也能够加强了解。如果将智慧工厂比喻为人体的话，工业物联网相当于神经系统。
基于云端运算的系统实现了整个开发过程的协合，使员工能够将更重要的任务排到更高的优先级，从而加快新系统的开发进程。质量管制面板将全球的制造场地连接在一起，并将销售结果直接报告给现场管理员。

智慧制造六项创新技术：伪造检测技术

就不同产业的伪造严重程度而言制造业排第三位。制造商的平均损失是十九点四万美元，除此之外伪造还会影响公司的总生产率，导致员工信任度下降并失去客户的信任。深度神经网络可用于辨识交易中的伪造，从在线交易中收集资料并进行建模，使制造商能够标记并预测未来交易中可能出现的伪造风险。

智慧制造六项创新技术：位置检测技术

追踪与追溯资产位置及状态已成为制造中的关键一环。自智慧制造和智慧工厂一开始，制造业就采用了先进的定位技术。商品及货物将透过各种系统，如供应链管理、企业资源管理、企业执行管理及其他信息技术系统进行连续追踪，以提高整体效率。
无线射频辨识、卫星导航系统及条形码技术可监控商品的移动。基于位置的服务如无线定位或移动标识可为室外应用提供地理定位方案。

智慧制造六项创新技术：智慧传感器

以人体为例，智慧传感器相当于人体的各种感觉器官，用于采集工业环境下各种温度、湿度、压力、空间移动和位置等信息。早在二零一三年业界就预测供应链中会使用超过两千万个传感器。根据预测到二零二五年工业应用将使用高达二百五十亿个传感器。
智慧传感器产生极复杂的资料，这些资料成为自动及智慧控制的基础。有了智慧传感器，便不再需要远端处理，提高了智能型机器的生产率及效率。智慧传感器对于仓库管理特别有效，能够监控温度，检查货物是否出现问题，并记录一些出现问题的参数。

工业物联网构成智慧制造工厂神经系统

工业物联网的发展为制造自动化及智慧化提供了新的机会。智慧制造工厂追求人、机器、材料、方法、环境的智慧化高度协调及高效利用。除了智慧设备和智慧生产及执行系统，还需要考虑环境、厂务设备等因素，大量的传感器用来控制或监控水、电、气体、尘埃颗粒、温度、湿度等。但各种传感器分散、异质、资料格式不统一，甚至是移动的，利用工业物联网的架构进行智慧化协调是一个很好的途径。
工业物联网平台是将具有感知、监控能力的各类采集或控制传感器或控制器，以及泛在技术、机器对机器通讯、机器学习和基于云端的分析等技术不断融入到工业生产的各个环节，透过收集、分析来自新增和原有设备的资料，提高效率并获得竞争优势。利用强大的管理运算功能能够：改善生产过程透明度。利用资料记录和通讯功能使设备状态一目了然，从而提高生产力；延长设备寿命，降低成本；拓展控制功能，利用设备端的控制功能替代中控室的中央控制，实现分散化控制。

传感器构成智慧制造工厂感官网络

现代工业系统的关键元件是传感器，它将资料发送给控制器、监视器，以及让工厂能运作的其他设备。传感器在现代工厂中扮演多种角色，除了为程序控制提供资料，还协助进行质量评估、资产追踪、甚至保证工人的安全。为了满足不同的目的，传感器的种类很多，最常见的有照明、温度、运动、位置、存在、视觉、力量、流动和化学成分等传感器类型。实际上每一种不同的过程或环境条件都有适合其测量的类型。
用于资料撷取和处理的微机电系统是一个从三维陀螺仪、加速度计、磁力计和振荡器，到用于热、压力、湿度，以及其他感测元件的庞大传感器品项。微机电系统温度、湿度传感器可用于环境条件的检测，微机电系统加速度计可用来监测工业设备的振动和旋转速度。
例如亚德诺微机电系统加速度计在数位振动传感器等元件中整合了嵌入式射频收发器，是集讯号处理和通讯功能于一体的解决方案。这类可程序设计元件的功能包括：定期自动唤醒、捕获时域振动资料；对资料记录执行快速传立叶转换；对立叶转换结果进行使用者可配置的频谱分析；透过高效的无线传输提供简单的通过或失败结果；存取资料和结果，然后返回休眠状态。
高精准度的微机电加速度计和陀螺仪可以为工业机器人的导航和转动提供精确的位置信息。这些微机电传感器将资料馈送到一个神经网络，用于视觉和其他感知处理，帮助工厂机器人理解其所处的环境，以及周遭世界中是否发生了某些变化。

机器人组成智慧制造工厂四肢

工业机器人是智慧制造的重要组成部分。在智慧工厂中无须大型生产设备，也不必拥有庞大的供应线和大的劳动力，只是利用高效的工业机器人，便可降低运输成本和交付周期。工业机器人透过更高整合的制造流程，利用内建传感器、资料记录，以及基于云端的实时启发和运算，可以进行稳定的改进和调整，从而改善生产。利用增强型机器学习和人工智能系统，智慧制造技术可以学习如何更快地生产产品，减少了浪费避免了复杂的设置。
工业机器人在智慧工厂中的整合不仅仅指设备和系统本身的整合，还包括机器和人的协调融合。通过革新的人机界面和远端辅助实现，推动对话模式的变革也是智慧工厂的目标之一。
在现代工业越来越多的应用场景中，传统工业机器人正在被协作型机器人取代，或由协作型机器人提供支援。协作型机器人在生产过程中与人类一起工作，不再像传统的工业机器人那样与配备防护装置的人类同事分开。相较于传统的工业机器人，协作型机器人更小、使用更灵活，并且更易于程序设计，甚至能自学习程序设计。
波士顿咨询公司的专家认为，来使用机器人将使员工的工作效率提高百分之三十。协作型机器人不会取代人类工作，而是作为辅助让工作人员能够在新的活动领域执行新任务，如为机器程序设计及在自动化生产过程结束时进行质量控制等。
目前机器人的生产厂商很多，整合有一定的异质性，但相关的产业规范使整合复杂度降低了很多。很多设备厂商都遵循产业标准，比如交互协定。例如英飞凌的工厂在采购设备时就把交互协定要求、消息串流内容要求作为采购的标准之一，同时在内部建立基于快速乙太网络的实时消息分发和订阅机制。将新设备编入设备号、连通网络，就可以直接整合到系统，利用实时消息系统与系统及其他机器互通，实现状态报告、参数报告、结果资料报告、警报信息报告、指令接受、参数修改等。

人工智能系统是智慧制造运算大脑

在未来的智慧工厂中人工智能将无处不在、无所不在和无形而在。人工智能将用于管理整个输入和输出、运作机器人，并透过利用率管理和预测性维护使装配线满载运作。在智慧制造工厂中数字化是关键，但其目的不是产生海量资料而是利用海量资料，英飞凌半导体(无锡)信息技术总监曹翃认为数字化就是利用资料的产生和分析来获得知识，从而作出预测和自动化决策，达到制造的人、机器、材料、方法的高效利用，最大化价值链效益。
有了巨量资料的支撑透过人工智能分析方法和算法，例如机器学习、预测分析或多变数统计，一切会变得更为精准。例如人工智能集合生产执行系统，处理结构化、非结构化及海量分布的实时信息，实现智慧的预测性维护，并透过自动的X光影像辨识来提高产品质量，释放劳动力。机器学习是人工智能的一个分支，它在现实应用中无处不在，特别是在智慧制造中。重复性的人工任务最终将由智能型机器来处理，而不再要求员工之间建立深厚的情感联系。除此之外瑞萨电子的解决方案也能嵌入在已有的制造装置中，它不需将庞大的传感器资料上传至网络，而是在终端透过人工智能判断设备是否产生异常，瑞萨电子中国产业解决方案中心经理戴其宏介绍该解决方案仅将判断结果告知生产管理系统，因此可以在不过多占用网络频宽的状况下，实现实时自主控制。
人工智能技术正在将更多的智慧和资料分析推向边缘。目前人工智能对声音及语言的处理更加类似人类的功能，而在基于云端和网络的软件领域也将出现更多的应用。一些新的人工智能应用正在物联网中开拓和创造一个新的利基，但并非所有终端节点都需要高阶功能。

边缘和云端的安全是慧制造最大挑战

智慧制造中会产生大量资料，一些资料需要在距离互连系统较近的边缘位置进行分析，另外一些具有相关性的资料则需要馈送到资料中心或云端进行处理，这就带来了节点安全、通讯网路安全、传输资料安全及身份认证等问题。
从云端的角度来看其安全性与传统企业内部网络相似，曹翃强调云端服务需要保证资料中心的物理安全，以及网络防火墙的安全，并具备抗外部攻击的能力，确保账号、框架和平台的安全。随着云端的发展，海量异质设备的接入对业务实时性、应用智慧化，以及安全与隐私提出了严格的要求，随之引入了边缘运算。为保护边缘端的资料安全，智慧制造需要将系统保持为最新状态，并安装安全软件更新。软件与硬件相结合的安全解决方案可确保互连机器与通讯节点受到保护。对于大多数系统有廉价且简单的方法可显著提高安全性等级。
在设备层面，控制设备上执行的软件尤为重要。这可以透过控制如何将新软件程序设计到设备中的机制来实现，特别是需要关闭界面并实施安全的引导载入程序。在通讯层面启用通讯协议中的安全性功能至关重要。诸如蓝牙等无线协议，以及传输层安全功能都提供了相当好的安全性，在开发过程中可以直接使用。在系统层面支援软件分发机制非常重要，因为时间会影响大多数嵌入式设计的安全性。随着时间的推移，黑客变得越来越强大。今天花费一千美元左右可发动的攻击，比十年前用同样规模的资金发动攻击产生的威力更大。因此将系统的使用寿命周期纳入考虑范畴至关重要。能够与未来黑客抗衡的唯一方法是设计具有可升级的安全系统，并在产品整个生命周期中透过远端升级方式对系统进行升级。

智慧制造六大关键技术结语

智慧制造不是单纯地使用智慧装备，也不是简单地用自动化及数字化技术改造传统的制造业就可以成功，智慧工厂是各种新技术协同作用创新的结果。业界在传感器、无线连接、机器对机器通讯、机器学习和基于云端的分析和安全性等几个领域已取得显著进展。在通讯和连接领域，新的标准和通讯协议不断涌现，第五代通讯技术也开始进入工厂车间。可以说梦想中的智慧制造工厂正一步步走入现实。
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